XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System驱动
AI驱动的机器学习方法确定了与支架大象植入的总主动脉弓置换后30天死亡率相关的风险因素
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具有自适应PID控制的电动车辆驱动系统
对于我们正在处理的系统，经典的PID不足，因为它不是线性系统。PID控制器的启动需要在参数调整中并不总是简单的工作，除了某些方法的存在[10]。尽管有这些方案的帮助，但有必要进行观察期调查控制器的性能，在某些情况下，这需要大量时间。在控制器启动服务中，这可以解释为缺点或困难。在更复杂的情况下，动态现象损害了PID控制器的性能，因此需要重新调整控制器参数。我们接下来要做的是根据参考和实际速度将我们的非线性系统划分为多个线性子系统。就像我们以前所做的那样，我们现在将获得每个不同条件的关键增益和持续振荡时期。
鉴定G3BP驱动应激颗粒形成的小分子抑制剂
casuarina equisetifolia（C。equisetifolia）是一种经济上重要的森林树种，通常在连续的单一养殖中作为沿海保护森林种植。持续种植逐渐影响了增长，并严重限制了C. eetetifolia行业的可持续发展。在这项研究中，我们分析了连续种植对埃母叶梭菌生长的影响，并从元基因组的角度探索了根际土壤微生态机制。结果表明，连续种植导致矮小，较短的根长度和降低的Equisetifolia幼苗根系。宏基因组学分析表明，有10种关键特征微生物，主要是actinoallomurus，actinomadura和分枝杆菌，负责连续种植的Equisetetifolia树木。定量分析表明，随着连续种植的增加，这三个属中的微生物数量显着减少。基因功能分析表明，连续种植导致环境信息处理 - 特征性微生物的信号转导能力减弱，并减少了雌雄同体的雌树叶面。降低了代谢，遗传信息加工恢复和修复的能力，导致微生物的传播减少并减少了雌树梭状芽孢杆菌的根际土壤中的微生物量。这些降低的能力进一步导致土壤微生物量减少，微生物碳和氮，微生物呼吸强度，土壤酶养分循环减少和其次，氨基酸代谢，碳水化合物代谢，聚糖生物合成和代谢，脂质代谢，辅助因子和维生素的代谢均大大降低，从而降低了土壤和代理碳和奈特罗的能力的降低。
甘蔗育种：技术和方法驱动的奇妙的过去和有希望的未来
甘蔗是世界上最重要的糖和能源作物。在甘蔗育种期间，技术是需求，方法是手段。我们知道，种子是甘蔗产业发展的基石。Over the past century, with the advancement of technology and the expansion of methods, sugarcane breeding has continued to improve, and sugarcane production has realized a leaping growth, providing a large amount of essential sugar and clean energy for the long-term mankind development, especially in the face of the future threats of world population explosion, reduction of available arable land, and various biotic and abiotic stresses.Moreover, due to narrow genetic foundation, serious varietal degradation, lack of breakthrough varieties, as well as long breeding cycle and low probability of gene polymerization, it is particularly important to realize the leapfrog development of sugarcane breeding by seizing the opportunity for the emerging Breeding 4.0, and making full use of modern biotechnology including but not limited to whole genome selection, transgene, gene editing, and synthetic生物学，结合遥感和深度学习等信息技术。鉴于此，我们从技术和方法的角度专注于甘蔗育种，回顾了主要历史，指出了当前的状态和挑战，并为智能育种前景提供了合理的前景。
多级数据驱动的电池管理
个性化和精确药物的长期目标是为具有疾病的患者准确预测给定治疗方案的结果。目前，由于患者群体中的潜在因素导致对感兴趣的药物的反应或对治疗相关的不良事件的反应不佳，因此许多临床试验无法满足其终点。事先确定这些因素并纠正它们可能会导致临床试验的成功增加。通过对健康和患病个体的OMICS进行综合和大规模的数据收集工作，导致了宿主，疾病和环境因素的宝藏，这有助于旨在治疗疾病的药物的有效性。随着OMICS数据的增加，人工智能允许对大数据进行深入分析，并为现实世界中的临床使用提供了广泛的应用，包括改善患者的选择和鉴定可行的伴侣疗法靶标，以改善更多患者的可转换性。作为用于复杂药物疾病 - 宿主相互作用的蓝图，我们在这里讨论了使用OMICS数据预测使用免疫检查点抑制剂（ICIS）预测癌症免疫疗法的反应和不良事件的挑战。基于OMICS的方法是改善患者结局的方法，因为在ICI病例中也已应用于广泛的复杂疾病环境中，体现了OMIC在深度疾病分析和临床使用中的使用。
AI驱动的医疗保健增强诊断和治疗
1。使用AI获得知情的患者同意：从患者那里获得知情同意是执行任何医疗程序之前最重要的一步。但是，根据《印度妇产科和妇科杂志》的报道，在获得同意书之前，只有25％的印度患者对手术进行了完整的简要介绍。此外，在印度的许多医院中，获得知情同意的过程被委派给了像护士这样的医院工作人员，而不是医生本人，以节省后者的时间。此外，许多患者无法理解起草同意书的语言，并且主要签署该表格仅为形式。简要地说，签署的同意书并不意味着已将信息传达给患者。AI来营救医生和患者。除了英语外，还可以用白话语言构建互动聊天机器人，这可以回答所有患者的问题并解决他对在他身上执行的程序的所有恐惧，这对于获得患者的知情同意可以走很长一段路。
文本驱动的3D一致场景发电
文本驱动的3D场景生成技术近年来取得了迅速的进步。他们的成功主要是为了使用现有的生成模型进行迭代执行图像翘曲和介入以生成3D场景。但是，这些方法在很大程度上依赖于现有模型的外部，从而导致几何和外观中的错误积累，从而阻止模型在各种情况下使用（例如，户外和虚幻的SCE-Narios）。为了解决此限制，我们通常通过查询和聚集全局3D信息来完善新生成的本地视图，然后逐步生成3D场景。具体而言，我们采用基于三平面特征的NERF作为3D场景的统一表示，以限制全局3D的一致性，并提出一个生成的改进网络，通过从2D差异模型以及当前场景的全球3D信息中利用自然图像来综合具有更高质量的新内容。我们的广泛实验表明，与以前的方法相比，我们的方法支持各种各样的场景产生和任意相机传播，并具有提高的视觉质量和3D一致性。
